## Klasterisasi Kualitas Beras Berdasarkan Citra Pecahan Bulir Dan Sebaran Warna
Eko Supriyadi *1 , Achmad Basuki 2 , Riyanto Sigit 3 1,2,3 Pasca Sarjana Teknik Informatika dan Komputer Politeknik Elektronika Negeri Surabaya E-mail: 1 ekalaya@pasca.student.pens.ac.id, 2 basuki@pens.ac.id,
3 riyanto@pens.ac.id
Abstrack – Rice is a staple food for Indonesian people, because rice contains complex carbohydrates and can provide various other nutrients that are important to the body. There are still many people who assume that if rice is clean, indifferent, and has a higher price, the rice is of good quality, even though it does not mean that the rice is of good quality. For this reason, we conduct an investigation into the quality of rice which can help the community to differentiate between good and bad qualities. Many factors affect rice quality such as grain fragments, non-uniform color, odor and other factors. The study used the proportion of broken rice grains and color uniformity to determine the quality of rice. The study used the broken grain parameters and color distribution which then led to clustering with the K-Means method where the cluster values were used as value classes to label the type of rice according to the quality of the medium 1,2, and 3. Furthermore, the data labeled cluster was carried out by the classification process to obtain accuracy the best, and the best classification method is neural network at 99.85%
Keywords – rice quality, rice image, K-Mean, Neural Network .
I ntisari – Berassebagai bahan pokok makanan masyarakat Indonesia , karena di dalam beras terdapat kandungan karbohidrat kompleks, serta dapat memberikan berbagai zat gizi lain yang penting bagi tubuh. Masih banyak masyarakat yang berasumsi jika beras dalam keadaan bersih, tak berbau, dan memiliki harga lebih mahal, beras tersebut berkualitas baik, padahal belum tentu beras yang dimaksud tersebut mempunyai kualitas baik. Untuk itu dalam melakukan penelitian mendeteksi kualitas beras yang nantinya dapat membantu masyarakat untuk dapat membedakan kualitas baik dan buruk. Banyak faktor yang mempengaruhi kualitas beras seperti fragmen biji- bijian, warna yang tidak seragam, bau dan faktor lainnya. Penelitian ini menggunakan persentase buliran beras pecah dan keseragaman warna untuk menentukan kualitas beras. Penelitian ini menggunakan parameter buliran pecah dan distribusi warna yang selanjutnya  diproses klasterisasi dengan metode K-Means di mana nilai klaster dijadikan sebagai nilai class untuk melabeli jenis beras sesuai mutu dari medium 1,2, dan 3. Selanjutnya data yang terlabel klaster dilakukan proses klasifikasi untuk mendapatkan akurasi yang terbaik, dan metode klasifikasi yang terbaik adalah neural network sebesar 99,85%.
Kata kunci – kualitas beras, citra beras, K-Mean, Neural Network.

## I. P ENDAHULUAN
Konsumsi makanan sehari – hari penduduk Indonesia adalah nasi yang berasal dari beras. Untuk  menentukan  mutu  beras  yang  dikonsumsi,  maka  pemerintah  melalui  Badan Standardlisasi  Nasional  (BSN),  Standar  Nasional  Indonesia  (SNI)  membagi    4  klasifikasi kulitas beras, yakni premium, medium I, medium II, dan medium III . Adapun syarat beras yang ditentukan, yakni bebas penyakit dan bebas hama , tidak berbau apek, asam ataupun bau lainnya, terbebas dari dedak atau bekatul, terlebih utama terbebas dari bahan kimia .Untuk menentukan kualitas dan membedakan jenis beras tersebut maka proses pemeriksaan kualitas beras selalu dilakukan oleh para ahli dibidang pertanian dengan pengawasan dan pemeriksan yang rutin [1].
Kelemahan dalam pemeriksaan di atas memerlukan waktu yang lama dan menghasilkan produk dengan kualitas yang tidak merata karena keterbatasan visual, faktor kelelahan, dan perbedaan  persepsi  masing-masing  pengamat.  Salah  satu  alternatif  yang  dibutuhkan  adalah pengolahan  citra  agar  pendeteksian  lebih  cepat  dan  akurat.  Proses  pengolahan  citra  ini memungkinkan digunakan secara luas terlebih dengan berkembangnya teknologi smartphone yang menawarkan fitur kamera yang semakin baik dan murah.
Beberapa penelitian terdahulu mengembangkan algoritma pemrosesan citra dengan menilai menilai beras berdasarkan panjang, lebar, luas dan juga bekerja pada deteksi warna pada bulir beras  untuk  menentukan  kualitas  beras  [2][3].  Hasilnya  diklasifikasikan  setiap  jenis  beras untuk  membantu  menentukan  evaluasi  harga.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  ada  bagian signifikan dari butir beras bernilai tinggi yang tercampur dalam butiran beras yang pecah [4]. Penelitian lainnya melakukan ekstraksi citra kuantitatif dari segmen informasi [5].
Perlindungan  konsumen  mengenai  kualitas  beras  sangatlah  perlu  karena  beras  adalah komoditas makanan utama masyarakat Indonesia yang dikonsumsi setiap hari. Banyak terjadi penipuan  dan  pemalsuan  kualitas  beras  oleh  sebagian  orang.  Dengan  menyampur  atau mengoplos beras berkualitas baik dengan beras berkualitas rendah untuk dapat keuntungan yang  banyak.  Untuk  melindungi  masyarakat  dari  pemalsuan  tersebut  maka  diperlukan pendeteksi  kualitas  beras  yang  nantinya  bisa  membantu  masyarakat  dan  juga  membantu pemerintah untuk mengontrol kualitas beras  yang  baik  dan  yang  buruk.  Yang sesuai  Badan Standardlisasi Nasional (BSN).

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Sistem desain yang dibuat pada penelitian ini adalah terdiri dari pengambilan citra dengan menggunakan  kamera hand  phone untuk  menentukan  citra  beras  yang  digunakan, pra- processing , Segmentasi  fitur dan  distribusi  warna  untuk  mendapatkan  hasil  kualitas  beras berdasarkan jumlah bulir yang tidak normal (pecah dan tidak utuh) dan warna.

## A. Data citra
Data citra diambil menggunakan kamera handphone sesuai dengan jenis beras dan kualitasnya yang akan dijadikan label dari setiap data. Pengambilan citra dilakukan dengan latar belakang hitam, berjarak 15cm dan memperbolehkan posisi beras bertumpuk. Percobaan ini menggunakan 40 jenis beras dengan masing-masing antar 10 pada setiap jenis beras, jadi total ada 400 gambar.

## B. Pre-Processing
Tahap Pre-Processing ini  dilakukan  untuk  mempersiapkan  gambar  beras  dengan  tujuan meningkatkan  gambar  sebagai  langkah  proses  sebelum  analisis.mengoreksi  penerangan  latar belakang  tidak  seragam  dan  mengubah  gambar  menjadi  gambar  biner  untuk  memudahkan mengidentifikasi  objek  latar  depan  (butiran  beras  individu).  kemudian  dapat  menganalisis  objek, seperti  menemukan  area  setiap  butir beras,  dan  dapat  menghitung  statistik  untuk  semua  objek digambar.  proses  selanjutnya  dengan  mengurangi  gambar  asli  dengan  gambar  hasil  proses filtering .  Dengan  memperhatikan  dua  langkah  sebelumnya  dapat  diganti  dengan  satu  langkah menggunakan  imtophat  yang  pertama  menghitung  pembukaan  morfologis  dan  kemudian mengurangkannya  dari  gambar  asli.Buat  versi  biner  dari  gambar  yang  diproses  dapat menggunakan fungsi kotak alat untuk analisis. Gunakan fungsi imbinarize untuk mengubah gambar skala abu-abu menjadi gambar biner. Hapus noise latar belakang dari gambar dengan menggunakan metode Outsu[6].
Pada langkah ini, citra yang rusak dipisahkan dari latar belakangnya. Nilai intensitas citra ≥ nilai threshold dirubah menjadi 1 (berwarna putih) untuk nilai intensitas citra yang kurang dari nilai threshold dirubah menjadi 0 (berwana hitam). citra yang dihasilkan dari hasil thresholding adalah citra biner dengan menggunakan outsu .

## C. Segmentasi
Pada proses segmentasi , kami menggunakan 3 parameter penentu deteksi kualitas beras, tahap deteksi beras utuh dan pecah, warna pada bulir beras.
1) Thresholding Nilai Beras Pecah Dan Utuh
Persamaan  yang  digunakan  untuk  memisahkan  nilai beras  yang  utuh  dan  nilai beras  yang pecah adalah:
𝑔(𝑥, 𝑦) = ( 0, jika f(x. y) < T 1, jika f(x. y)   ≥ T
(1)
Di mana : f(x,y) adalah citra rayscale g(x,y) adalah citra biner T adalah nilai threshold
2) Penyeragaman warna ( Filter Warna )
Pada langkah ini, gambar asli dipisahkan dari latar belakangnya, agar mendapatkan nilai keseragaman  warna  yang  nantinya  akan  diuji  dan  juga  merubah  latar  belakang  gambar dengan warna biru. Kualitas gambar yang dihasilkan tergantung pada metode perkiraan yang gunakan, kisaran warna pada gambar input, dan menggunakan dithering atau tidak. Mengurangi jumlah warna  dalam gambar melibatkan kuantisasi. Fungsi rgb2ind menggunakan kuantisasi sebagai  bagian  dari  algoritma  pengurangan  warnanya.  rgb2ind  mendukung  dua  metode kuantisasi: kuantisasi seragam dan kuantisasi varians minimum.
T ABEL I

## C ITRA K ESERAGAMAN W ARNA penyeragaman warna Histogram penyeragaman warna

## D. Data Set
Dari proses thresholding pemisahan bulir beras pecah, utuh dan histogram keseragaman warna , Proses parameter tersebut dilakukan untuk membangun dataset dari hasil gambar jenis jenis beras. Proses ini menghasilkan dataset sebanyak 400 dataset dari nilai proses jenis beras tersebut untuk mendapatkan nilai mean dan standart deviasi .

## E. Klaster
Dari  data  nilai  mean  ,  standart  deviasi  dan  keseragaman  warna  maka  dilakukan  proses klastering, dalam penentuan klaster pecah beras dibagi menjadi tiga yaitu kualitas 1 ,kualitas 2 dan klaster 3 dengan formula :
𝐽(𝑉) = ∑ ∑ (:;𝑥 ! − 𝑣 " ;:) #
$ ! "%& $ ! !%& (2)
Di mana:
‘|| xi - vj ||’ adalah jarak Euclidean antara xi dan vj.
'Ci' adalah jumlah titik data di cluster ke-i.
'C' adalah jumlah pusat cluster .
Langkah algoritmik untuk pengelompokan k-means
Misalkan X = {x1, x2, x3, …… .., xn} menjadi himpunan titik data dan V = {v1, v2, ……., Vc} menjadi himpunan pusat.
1) Secara acak pilih pusat cluster 'c'.
2) Hitung jarak setiap titik data dengan pusat cluster .
3) Tetapkan titik data yang jaraknya dari pusat cluster minimum dari semua pusat cluster.
4) Penghitung ulang pusat cluster baru menggunakan:
𝑣 ! = ( & ! ) ∑ 𝑥 ! ' ! "%&
(3)
Di mana, 'ci' merepresentasikan jumlah titik data dalam klaster ke-i.
5) Hitung ulang jarak antara setiap titik data dan pusat cluster baru yang diperoleh.
6) Jika tidak ada titik data yang ditetapkan ulang, hentikan, jika tidak ulangi dari langkah 3).

## F. Tabel data Unsupersived
Tabel ini dihasilkan dari proses klaster sesuai masing jenis beras dan ditentukan nilai dari masing– masing class dari jenis beras.

## T ABEL III
C ONTOH D ATA N ILAI C LASS B ERAS P ECAH , U TUH D AN N ILAI W ARN A jenis beras good rice (%) bad rice (%) nilai warna kuning (%) nilai warna putih (%) class arwana 76.20.00 1,006944444 43 13 1 … … … … … … banyuwangi1 45.31.00 53.12.00 32 58 2 … … ... … … … bintang 68.18.00 31.81 56 25 1 … … … … … … bintang 5 54.65 45.34.00 54 28 1 … … … … … … bintang ijo 56.92 43.07.00 35 52 2 … … ... … … … ir64 64.64 35.35.00 51 31 1 … … … … … …

## G. Klasifikasi
Proses  klasifikasi ini menggunakan tool weka untuk mendapatkan nilai akurasi  terbaik dari masing  masing  metode  yang  digunakan.  Sebelum  masuk  proses  klasifikasi,  data supervised dinormalisasi terlebih dahulu supaya data yang diproses nantinya menghasilkan data yang tepat dan akurat.  Klasifikasi  data supervised dengan 7  metode K-Nearest  Neigbour,  Neural  Network, Naïve Bayes , Fuzzy NN, SVM, C4.5, Random forest dalam validasi silang, buat setiap rekaman sebagai data uji berurutan  dalam penelitian ini. Weka digunakan untuk memilih fitur.

## 1. K-Nearest Neigbour
KNN merupakan algoritma supervised learning dimana hasil dari query instance yang baru diklasifikan  berdasarkan  kelas  terbanyak  data  pada  algoritma  KNN.  Hasil  dari  klasifikasi ditentukan  dari  kelas  terbanyak.  Definisi  kedekatan  jarak  metrik,  seperti  jarak Euclidean . Rumus persamaan 1 Jarak Euclidean berikut ini:
𝐷𝑥𝑦 = ?∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖 ( !%& ) # (4)
keterangan :
𝐷 : jarak kedekatan 𝑆 : data training 𝐸 : data testing 𝐺 : jumlah antar atribut individu 1 s/d n. 𝑓 : fungsi similitary atribut i antara kasus 𝑋 dan kasus 𝑌 𝐺 =  Atribut  individu  antara  1  sampai  dengan  n  Langkah  dalam  menghitung  metode K- Nearest Neighbor antara lain :
1. Menentukan parameter 𝐾 (jumlah tetangga terdekat).
2. Dengan  menggunakan  persamaan  1,  penghitungan  kuadrat  jarak Euclid  (queri instance ) dari objek terhadap data sampel yang diberikan.
3. Kemudian  mengurutkan  objek  tersebut  ke  dalam  kelompok  dengan  jarak  Euclid terkecil.
4. Mengumpulkan kategori 𝑌 (Klasifikasi Nearest Neighbor) .
5. Prediksi  perhitungan  nilai  query  isntance  menggunakan  kategori  Nearest  Neighbor yang paling mayoritas.

## 2. Neural Network (NN)
Neural  Network atau Artificial  Neural  Networks (ANN)  adalah  kinerja  yang  meniru jaringan sel-sel saraf ( neuron ) di otak manusia. komputasi metode ini adalah dalam hubungan antar neuron. Lapis ini terdiri dari layer masukan dan layer keluaran sedangkan pada Multilayer Neural Network , layer masukan dan layer keluaran ada hidden layer yang berisi nilai-nilai node keluaran yang digunakan sebagai nilai node masukan lain (Tahir dkk, 2018). Neural Network dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑍 = 𝑎1𝑤1 + 𝑎2𝑤2 + ⋯ + 𝑎𝑘𝑤𝑘 + 𝑏 (5) Keterangan :
a   :  nilai masukkan w  : nilai bobot b   : variabel mewakili karakteristik arah untuk klasifikasi
Karakteristik kontinu dan monoton menurun ini merupakan fungsi aktivasi ,yang memiliki range (0,1) dalam Fungsi sigmoid.

## 3. Naïve Bayes (NB)
Naive Bayes merupakan metode supervised learnin g untuk klasifikasi serta memecahkan masalah diagnostik dan prediksi menggunakan probabilitas dan statistik berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi independensi yang kuat antara fitur yang dimiliki sebuah objek. Teorema Naïve Bayes , dirumuskan sebagai berikut :
𝑃(𝐶|F & … . F ) ) = *($)*(- " ….- # |$) *(- " ….- # ) (6)
Keterangan :
P =   probabilitas setiap kelas C =   variabel mewakili kelas F1…Fn =   variabel mewakili karakteristik arah untuk klasifikasi

## 4. Fuzzy NN
Model FNN lebih sederhana karena tidak menggunakan  lapisan ‘ouput_fuzzy’. Dari fuzzy rule  pada  conjunction  layer  yang  digunakan  adalah  fungsi  keanggotaan  keluaran  adalah singletons yang menyertai bobot koneksi pada lapisan terakhir, sehingga FNN ini hanya terdiri terdiri dari empat lapisan. (Kasabov, 1998) .
Rumus yang digunakan berikut:
𝑧 = ∑ 𝜋 ! 2 !%& 𝜔 ! / ∑ 𝜋 ! 2 !%& (7)
dimana level aktivasi dari unit output, µ i dan w i berturut-turut adalah fungsi keanggotaan dan jalur terbobot unit ke i pada lapisan antara output fuzzy ke output.

## 5. Support Vector Machine (SVM)
Mesin Vektor memiliki fungsi penilaian yang menghitung skor untuk input baru. Mesin Vektor adalah pengklasifikasi biner (dua kelas); jika keluaran dari fungsi skoring negatif maka
masukan tersebut tergolong kelas y = -1. Jika skornya positif maka input tersebut tergolong kelas y = 1.
Persamaan untuk fungsi penilaian, digunakan untuk menghitung skor untuk input vektor x.
Y 𝛼 ! 𝑦 (3) 𝐾[𝑥 (!) , 𝑥\ + 𝑏 2 !%& (8)
Fungsi ini beroperasi pada setiap titik data dalam set pelatihan (i = 1 hingga m). Di mana : x ^ (i), y ^ (i) mewakili contoh pelatihan ke-_i
a. x ^ (i) adalah vektor input yang dapat berupa dimensi apapun.
b. y ^ (i) adalah label kelas, yang hanya memiliki satu dari dua nilai, baik -1 atau 1.
c. α_i adalah koefisien yang terkait dengan contoh pelatihan ke-_i.
x  : adalah vekto r input klasifikasikan K : fungsi kernel.
a. beroperasi pada dua vektor dan hasilnya adalah skala.
b. Ada berbagai kemungkinan pilihan fungsi kernel.
c. b : nilai skala

## 6. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan kelompok algoritma decision tree. Algoritma ini mempunyai input  berupa  training  samples  dan  samples.  Training  samples  merupakan  data  contoh  yang digunakan untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya. Sedangkan samples merupakan field-field data yang digunakan sebagai parameter dalam klasifikasi data (Sujana, 2010).Secara umum alur proses algoritma C4.5 guna membangun pohon keputusan dalam data mining adalah sebagai berikut (Mahmud, et al, 2014):
a. Pilih atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c. Bagi kasus dalam cabang.
d. Pengulangan proses pada setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Information gain adalah atribut selection measure yang digunakan untuk memilih test attribut tiap node dalam tree (Sujana, 2010). Dalam memilih atribut yang digunakan sebagai simpul, simpul akar (root) ataupun simpul internal berdasarkan nilai gain tertinggi dari atribut yang ada. Perhitungan nilai gain digunakan rumus sebagai berikut (Mahmud, et al, 2014):
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − c |4!| |4| ( !%& ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (9)
Keterangan :
S : himpunan kasus A : atribut N : jumlah partisi atribut A [Si] : jumlah kasus pada partisi ke-i [S] : jumlah kasus pada S
Untuk menghitung Entropy menggunakan rumus :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 # ( !%& pi (10)
Keterangan :
S : himpunan kasus A : fitur N : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S

## 7. Random Forest
Random  forest adalah  kombinasi  dari   masing  –  masing tree yang  baik  kemudian dikombinasikan  ke dalam sebuah model. Random Forest bergantung pada sebuah nilai vector random  dengan  distribusi  yang  sama  pada  semua  pohon  yang  masing  masing decision  tree memiliki kedalaman yang maksimal. Random forest adalah classifier yang terdiri dari classifier yang  berbentuk  pohon  {h( x ,  θ  k  ),  k  =  1,  .  .  .}  dimana  θ k adalah  random  vector  yang diditribusikan secara independen dan masing masing tree pada sebuah unit kan memilih class yang paling popular pada input x. Berikut ini karakteristik akurasi pada random forest .
1. Memusatkan random forest
Terdapart classifier h1(x), h2(x), . . . , h k (x) dan dengan training set dari distribusi random vector Y,X, Berikut fungsi  yang terbentuk
𝑚𝑔(X, Y) = 𝑎𝑣𝑘𝐼 (ℎ 5 (𝑋) = 𝑌 ) − max "67 𝑎𝑣𝑘𝐼 (ℎ 5 (𝑋) = 𝑗 ) (11)
Fungsi error yang digunakan
𝑃𝐸 ∗ = 𝑃 9,7 (mg(𝑋, 𝑌) < 0 ) (12)
Hasil dari penggabungan fungsi
𝑃 9,7 (𝑃 ; (ℎ(𝑋, 𝜃) = 𝑌 ) − max "67 (𝑃 ; (ℎ(𝑋, 𝜃) = 𝑗 ) < 0) (13)
Pada  hasil  tersebut  menjelaskan  mengapa random  forest tidak overfit saat tree di tambahkan, tetapi menghasilkan nilai yang terbatas pada error.
2. Kekuatan dan Korelasi
Fungsi yang dihasilkan adalah
𝑃𝐸 ∗ ≤ ∑ 𝑣𝑎𝑟(𝑃 ; (ℎ(𝑋, 𝜃) = 𝑌 ) − (𝑃 ; (ℎ(𝑋, 𝜃) = 𝑗))𝑠 " # (14)
Pada  fungsi  tersebut  kekuatan  tidak  bergantung  pada forest .  Berikut  dijelaskan  macam fitur-fitur yang digunakan untuk random forest .
1. Random Forest menggunakan seleksi input yang random
Bagging digunakan untuk pemilihan fitur secara random . Masing – masing training set diambil dengan penggantinya dari training set asli. Kemudian sebuah tree di tanam pada sebuah training  set menggunakan  seleksi  fitur random .  Ada  dua  alasan  penggunaan
bagging yaitu yang pertama penggunaan bagging untuk meningkatkan akurasi ketika fitur random digunakan.  Yang  kedua bagging digunakan  untuk  memberikan  perkiraan  dari kesalahan  generalisasi  (PE*)   dari  gabungan tree ,  untuk  memperkirakan  kekuatan  dan korelasi. Random  Forest yang  paling  sederhana  dengan  fitur  random  dibentuk  dengan seleksi secara random, pada masing – masing node, sebuah grup kecil dari input variable yang  terbagi.  Membentuk tree menggunakan  metodologi  CART  ke  ukuran  yang maksimum.
2. Random Forest menggunakan kombinasi input yang linear Misalkan terdapat beberapa input, M, F mengambil fraksi pada M yang akan memimpin dalam  meningkatkan   kekuatan  tetapi  pada  korelasi  yang  tinggi.  Pendekatan  yang  lain terbentuk  dengan  mendefinisikan  lebih  banyak  fitur  dengan  mengambil kombinasi random  linear dari  sejumlah  variable  input.  Fitur  tersebut  variabel  L  yaitu jumlah  dari  variable  yang  dikombinasikan.  Variabel  L  secara  random  diseleksi  dan ditambahkan bersama dengan koefisien yang memiliki nomor random [-1,1]. Kombinasi linear F dihasilkan. Prosedur ini di sebut Forest-RC.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Ada beberapa pengujian yang dilakukan untuk mengetahui hasil dari metode yang diusulkan. Untuk menentukan kualitas Premium ,Medium 1 ,Medium 2, dilihat dari hasil presentase dari tiap – tiap pengujian.
Pengujian ini dilakukan secara bertahap yaitu:
a. Ekstraksi parameter dari jumlah pecahan bulirberasnya.
b. Ekstraksi parameter beras dari keseragaman warnanya.
c. Melihat nilai kualitas beras dari gabungan fitur: jumlah pecahan beras dan keseragaman warna dalam tabel means dan standart deviasi.
d. Klasterisasi.
e. Klasifikasi.

## A. Ekstraksi parameter Beras dari Jumlah Pecahan Bulir Beras
Nilai  pecah  bulir  beras  yang  dihasilkan  nantinya  dipakai  pada  proses  berikutnya  untuk menentukan kualitas bulir beras yang diinginkan. Dengan melihat jumlah bulir utuh nilai presentase kualitas beras yang utuh dan yang pecah pada tabel nilai Kualitas Beras yang utuh dan yang pecah.

## T ABEL III B ULIR P ECAH D AN U TUH
Jenis Beras Beras Pecah Beras Utuh
Beras Arwana Beras utuh: 76.20%
Beras pecah: 23.12%
Beras Banyuwangi Beras utuh:
45.31%
Beras pecah: 53.12%

## B. Ekstraksi parameter Beras Dari Keseragaman Warna
Nilai keseragaman warna beras yang dihasilkan nantinya juga dipakai sebagai penentu kualitas beras  pada  proses  berikutnya  untuk  menentukan  kualitas  bulir  beras  yang  diinginkan.  Dari keseragaman warna nilai presentase kualitas beras pada tabel nilai histogram keseragaman warna di bawah.

## T ABEL IV P ENYERAGAMAN W ARNA D AN H ISTOGRAM
Jenis Beras Penyeragaman Warna Histogram Beras Arwana Nilai warna kuning beras: 43%
Nilia warna putih beras: 13% Nilia warna kuning & putih beras: 44%
Beras Banyuwangi
Nilai warna kuning beras: 30%
Nilia warna putih beras: 48% Nilia warna kuning & putih beras: 22%

## C. Melihat Kualitas Beras kombinasi  nilai dari Jumlah Pecahan Bulir Beras dan Keseragaman Warna dalam tabel means dan standart deviasi.
Dari  proses  diatas  menghasilkan  data  dari  masing-masing image beras  yang  diambil.data tersebut ditabelkan sesuai dari hasil pemrosesan yang dilakukan.terbagi menjadi dua table yaitu data Segmentasi dan data Penyeragaman warna. Summary dari keseluruhan data yang dihasilkan, ditampilkan data nilai means dan standart deviasi ,nilai min , nilai max, nilai medium dan nilai mean s keseragaman warna untuk mencari klaster kualitas beras. Summary dari keseluruhan data yang dihasilkan, ditampilkan data nilai means dan standart deviasi, nilai min , nilai max, nilai medium dan nilai means keseragaman warna untuk mencari klaster kualitas beras bisa dilihat pada tabel data supervised di bawah
T ABEL V
T ABEL S UPERVISED jenis beras good rice (%) bad rice (%) nilai warna kuning (%) nilai warna putih (%) class  jenis beras good rice (%) bad rice (%) nilai warna kuning g (%) nilai warna putih (%) clas s Arwana 76,2 23,70 43,00 13,00 3 bunga pandan 55,64 44,35 51,22 23,12 3 Arwana …. ….. ….. …... 3 bunga pandan 55,64 44,35 51,22 23,12 3 banyuwa ngi 52,97 47,02 41,00 42,00 1 bunga pandan …. ….. ….. …... 3
jenis beras good rice (%) bad rice (%) nilai warna kuning (%) nilai warna putih (%) class  jenis beras good rice (%) bad rice (%) nilai warna kuning g (%) nilai warna putih (%) clas s banyuwa ngi …. ….. ….. …... 1 Cap Nyonya 68,18 31,81 43,57 9,37 3 Bintang 68,18 31,81 56,00 25,00 3 Cap Nyonya …. ….. ….. …... 3 Bintang …. ….. ….. …... 3 coco 65,11  34,88 41,59 40,41 1 bintang 5  67,46 32,53  41,00  45,00 3 coco ….  ….. ….. …... 1 bintang 5  …. ….. ….. …... 3 guci 54,42  45,57 26,13 46,63 3 bintang ijo 56,92 43,07  35,00  52,00 1 guci ….  ….. ….. …... 3 bintang ijo …. ….. ….. …... 1 koki merah 78,2 21,79 46,27 22,63 3 ir64 62,5 37,50 34,00 44,00 3 koki merah …. ….. ….. …... 3 ir64 …. ….. ….. …... 3 kuda 59,85  40,14 40,08 19,15 3 Kelapa  69,38 30,61  50,00  34,00 3 kuda ….  ….. ….. …... 3 Kelapa …. ….. ….. …... 3 ladang padi 63,46 36,53 43,7 33,91 3 kelapa muda 89,9 10,09 51,00 24,00 3 ladang padi …. ….. ….. …... 3 kelapa muda …. ….. ….. …... 3 lele 61,9  38,09 42,12 26,52 3 Lumbun g 83,06 16,93  36,00  46,00 3 lele ….  ….. ….. …... 3 Lumbun g …. ….. ….. …... 3 lele rejeki 36,12 63,87 23,38 65,68 1 nasi uduk 83,33 16,66 37,00 46,00 3 lele rejeki …. ….. ….. …... 1 nasi uduk …. ….. ….. …... 3 lumbung padi 52,33 47,66 42,08 12,08 3 pin2 91,2 8,79 50,00 34,00 3 lumbung padi …. ….. ….. …... 3 pin2 …. ….. ….. …... 3 lumbung 83,06  16,93 46,69 23,74 3 tys 43,45 56,54  44,00  41,00 1 lumbung ….  ….. ….. …... 3 tys …. ….. ….. …... 1 menco 52,97  47,02 35,18 48,05 3 555 17,88 82,11  41,33  11,75 1 menco ….  ….. ….. …... 3 555 …. ….. ….. …... 1 Raja Lele 94,38 5,61 35,44 28,39 3 naga 51,86 48,13 50,52 16,84 3 Raja Lele 94,38 5,61 35,44 28,39 3 naga …. ….. ….. …... 3 Raja Lele …. ….. ….. …... 3 Pandan Wangi 94,11 5,88 45,89 31,49 3 rosita 79,2 20,79 42,88 25,56 3
jenis beras good rice (%) bad rice (%) nilai warna kuning (%) nilai warna putih (%) class  jenis beras good rice (%) bad rice (%) nilai warna kuning g (%) nilai warna putih (%) clas s Pandan Wangi …. …. …. …. 3 rosita sedap …. …. …. …. 3 Pandawa  58,66  41,33  33,46  52,78 1 Sedap wangi 71,42  28,57 9,25 118 2 Pandawa …. …. …. …. 1 Sedap wangi …. …. …. …. 2 Pari anom  40,76  59,23  24,16  59,25 1 Sentra ramos 83,33  16,66 18,13 120,03 2 Pari anom  …. …. …. …. 1 Sentra ramos …. …. …. …. 2 Polif 45,49  54,5  47,69  25,34 1 Kuda hitam 73,78  26,21 56,23 16,63 3 Polif …. …. …. …. 1 Kuda hitam …. …. …. …. 3 Raja bandeng 41,7  58,29  37,66  14,93 1 Beras super 70,04  29,95 44,87 10,78 3 Raja bandeng …. …. …. …. 1 Beras super …. …. …. …. 3

## D. Klasterisasi
Tujuan dari proses klasterisasi ini memproses setiap data unsupervised dari hasil ekstraksi menggunakan parameter warna, tekstur pada bulir beras, dengan menggunakan metode k-means data yang dihasilkan lebih akuran untuk menentukan 3 klaster yaitu klaster 1, klaster 2, dan klaster 3. Yang mana setiap hasil klaster jenis beras akan terseleksi sesuai dengan class yang telah ditentukan Pengklaster dari nilai mean , nilai deviasi pecah beras dengan keseragaman warna dapat dilihat dari gambar 2 berikut :
Dari hasil klaster di atas, dapat ditentukan class dari jenis beras yang nantinya dibuat tabel data  supervised

## 1. Klasifikasi
Hasil klasifikasi fitur 7 metode K-Nearest Neigbour, Neural Network, Naïve Bayes , Fuzzy NN,  SVM,  C4.5,  Random  forest dalam  validasi  silang,  buat  setiap  rekaman  sebagai  data  uji berurutan dalam penelitian ini.
Tabel di bawah ini adalah hasil pemilihan fitur di mana operator yang digunakan adalah K- Nearest Neigbour, Neural Network, Naïve Bayes , Fuzzy NN, SVM, C4.5, Random forest dalam k = 10, dalam 100 iterasi dan sejumlah node dalam lapisan tersembunyi banyak dalam jumlah node output serta jumlah Pembelajaran yang mendalam Konfigurasi yang tersisa adalah menggunakan parameter standar pada Weka.

## T ABEL VI D ATA P ERBANDINGAN A NTAR M ETODE
Test mode: 10-fold cross-validation classifiers Accuracy precission  Recall F-Measure KNN 99,8097 99,71 99,71 99,713 Naïve bayes 99,8523 99,707 99,676 99,712 SVM 99,8459 99,925 99,848 99,911 NN 99,8553 99,712 99,704 99,727 C45 99,8354 99,731 99,704 99,724 Random forest 99,8459 99,724 99,718 99,724 fuzzy 99,8108 99,743 99,742 99,369
Gambar 3. Perbandingan antar metode menggunakan weka
classifiers 10 0 99. 9 99. 8 99. 7 99. 6 99. 5 99. 4 IB K
Naïve bayes SV M N N
J4 8
Rando m forest fuzz y Test mode: 10-fold cross-validation Accuracy Test mode: 10-fold cross-validation precission Test mode: 10-fold cross-validation Recall Test mode: 10-fold cross-validation F-Measure

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penulisan  ini  menghasilkan  analisa  dari  setiap  eksperimen  bahwa  metode  yang digunakan menghasilkan 3 segmen di dalam satu image beras yang terdiri dari bulir beras utuh, bulir  beras  pecah,  dan  keseragaman  warna.  Masing-masing  segmen  memiliki  nilai  sebagai parameter dalam pencarian class masing – masing kualitas diproses klastering. Setelah proses tersebut  didapat  data supersived dan  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma Neural  Network menghasilkan  akurasi  99,85%. Dengan  hasil  ini  ini  membuktikan  bahwa hipotesa yang  digunakan  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dan  menjadi  parameter  untuk mendeteksi kualitas beras yang diinginkan.

## R EFERENSI
[1] E. Z. Parveen, “Assessment of Quality of Rice Grain using Optical and Image Processing Technique,” pp. 265–270, 2017.
[2] I. Shape et al. , “Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Susan Detection Dan Neurofuzzy Untuk Identifikasi Komponen,” vol. 4, no. 6, pp. 30–45, 2017.
[3] S.  F.  Ali, H. Jamil,  R.  Jamil,  I.  Torij,  and  S.  Naz,  “Low cost  solution  for rice  quality analysis  using  morphological  parameters  and  its  comparison  with  standard measurements,” Proc. 2017 Int. Multi-Topic Conf. INMIC 2017 , vol. 2018–January, pp. 1– 6, 2018.
[4] D. Ngampak and P. Piamsa-Nga, “Image analysis of broken rice grains of Khao Dawk Mali rice,” Proc. 2015-7th Int. Conf. Knowl. Smart Technol. KST 2015 , pp. 115–120, 2015.
[5] N. Pratibha, M. Hemlata, M. Krunali, and P. S. T. Khot, “Analysis and Identification of Rice Granules Using Image Processing and Neural Network,” vol. 10, no. 1, pp. 25– 33, 2017.
[6] Indra Abdam Muwakhid, Dewi Nurdiyah . “ Otsu Method For Image Finish Segmentation With  Components  of  Hue  Saturation  Value    “TRANSFORMATIKA,  Vol.15,  No.2, January 2018, pp. 67- 73 ISSN: 1693-3656, journals.usm.ac.id/index.php/transformatika.
[7] S. Shantaiya and U. Ansari, “Identification Of Food Grains And Its Quality Using Pattern Classification,” Image (Rochester, N.Y.) , vol. 2, no. 2, pp. 70– 74, 2010.
[8] G. Van Dalen, “Determination of the size distribution and percentage of broken kernels of rice using flatbed scanning and image analysis,” Food Res. Int. , vol. 37, no. 1, pp. 51–58, 2004.
[9] H. S. Gujjar, “A Method for Identification of Basmati Rice grain of Indiaand Its Quality Using Pattern Classification,” vol. 3, no. 1, pp. 268–273, 2013.
[10] D.  Sharma  and  S.  D. Sawant,  “Grain  quality  detection  by  using  image  processing  for public distribution,” Proc. 2017 Int. Conf. Intell. Comput. Control Syst. ICICCS 2017 , vol. 2018– January, pp. 1118–1122, 2018.
[11] P. Kongsawat, “Quality Assessment of Thai Rice Kernels Using Low Cost Digital Image Processing System,” 2018.
[12] Nagoda,  N.,  &  Ranathunga,  L. (2018), “Rice  Sample  Segmentation  and  Classification Using  Image  Processing  and  Support  Vector  Machine,” 2018 IEEE  13th International Conference  on  Industrial  and  Information  Systems  (ICIIS) ,  (978),  179–184.
https://doi.org/10.1109/ICIINFS.2018.8721312
[13] Asif,  M.  J.,  Shahbaz,  T.,  Tahir  Hussain  Rizvi,  S.,  &  Iqbal,  S.  (2019),  “Rice  Grain Identification  and  Quality  Analysis  using  Image  Processing  based  on  Principal Component  Analysis,” RAEE  2018 -  International  Symposium  on  Recent  Advances  in Electrical Engineering , 1–6. https://doi.org/10.1109/RAEE.2018.8706891
[14] Parveen,  E.  Z.  (2017), “ Assessment  of  Quality  of  Rice Grain using  Optical  and  Image Processing Technique ,” 265–270.
[15] Ruslan, R., & Ibrahim, M. F. (2018), “Effect of Background Color on Rice Seed Image Segmentation using Machine Vision,” 2018 International Conference on Computational Approach in Smart Systems Design and Applications(ICASSDA) ,1–4.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
a. Penulis mengucapkan terima kasih terutama kepada Allah SWT,
b. Achmad Basuki sebagai  pembimbing pertama yang selalu memberi arahan dan masukan dalam penulisan journal  ini.
c. Riyanto  Sigit  sebagai  pembimbing  pendamping  yang  selalu  memberi  ide  dan  masukan dalam penulisan journal ini.
d. PDDIKTI yang telah memberikan dana penelitian PTM kepada penulis
e. Kepada  Tim  Jurnal  Informatika  Polbeng  yang  telah  meluangkan  waktu  untuk  membuat template  ini  sehingga  penulis  dapat  mempublikasikan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan. Besar harapan semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi pembaca.